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Enregistrement W4220895659 · doi:10.5194/egusphere-egu22-8269

Carbon cycle feedbacks in an idealized and a scenario simulation of carbon dioxide removal in CMIP6 Earth system models

2022· preprint· en· W4220895659 sur OpenAlexaff
Ali Asaadi, Jörg Schwinger, Hanna Lee, Jerry Tjiputra, Vivek Arora, Roland Séférian, Spencer Liddicoat, Tomohiro Hajima, Yeray Santana‐Falcón, Chris Jones

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGreenhouse gasCarbon cycleCarbon dioxideOvershoot (microwave communication)Atmospheric sciencesClimate changeClimate modelCarbon fibersCarbon sinkBiogeochemical cycleEarth system scienceClimatologyEcosystemChemistryEnvironmental chemistryOceanographyEcologyComputer scienceGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limiting global warming to 1.5°C by the end of the century currently seems to be an ambitious target which will potentially be accompanied by a period of temperature overshoot. Achieving this climate goal might require massive carbon dioxide removal on large scales. Regardless of the feasibility of such removals, their effects on biogeochemical cycles and climate are not well understood. Changes in atmospheric CO2 concentration ([CO2]) and climate alter the CO2 exchange between the atmosphere and the underlying carbon reservoirs of land and ocean. Carbon-concentration and carbon-climate feedback metrics are useful tools for quantifying such changes in the carbon uptake by land and ocean, currently acting as a sink of carbon. We investigate the changes in carbon feedbacks under overshoot scenarios that could influence mitigation pathways to achieve the temperature goal. An ensemble of Coupled Model Intercomparison Project 6 (CMIP6) Earth system models that conducted an idealized ramp-up and ramp-down experiment (1pctCO2, with increasing and later decreasing [CO2] at a rate of 1% per year) has been used and compared against a scenario simulation involving negative emissions (SSP5-3.4-OS). The analyses are based on results from biogeochemically coupled (where land and ocean respond to rising CO2 levels but the climate is kept constant) and fully coupled simulations. For the positive emission phases, the model-mean global average carbon-climate feedback looks roughly similar between the SSP5-3.4-OS and the 1pctCO2 simulations, with a gradual monotonic decreasing behavior in absolute values which translates to a reduction in land and ocean uptakes. The carbon-concentration feedback in SSP5-3.4-OS is larger than in the 1pctCO2 simulations over the ocean. Both the ocean and land simulate an increase in carbon uptake during the ramp-up, while during the ramp-down, their uptakes show a hysteresis behavior. This feature is more prominent in the idealistic 1pctCO2 experiment with a higher [CO2] growth rate and without land use change effects than in the more realistic SSP5-3.4-OS scenario. Also, the time evolution of the global annual carbon-concentration and carbon-climate feedbacks seem to be very similar over natural land areas. In addition, changes in carbon fluxes are compared over the high latitude permafrost and non-permafrost regions in the Northern Hemisphere. Over land, the carbon-concentration feedback metric is decomposed into different terms to investigate the contributions from changes in live vegetation carbon pools and soil carbon pools. This indicates that the feedback is dominated by the residence time of carbon in vegetation and soil. Furthermore, building on previous studies, feedback metrics are also calculated using an alternative approach of instantaneous flux-based feedback metrics to further compare differences between models. The difference between the two approaches can be seen more obviously in the geographical distribution of the two feedbacks, especially for the negative emission phases of the 1pctCO2 experiment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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